XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemPetitive
用于在线算法的带缓冲模型的量子请求-回答游戏。最常见关键字问题的应用
摘要 我们将在线算法视为一个请求-回答游戏。一个对手生成输入请求，一个在线算法进行回答。我们考虑该游戏的一个广义版本，它具有有限大小的缓冲区。对手将数据加载到缓冲区，算法随机访问缓冲区的元素。我们考虑该模型的量子和经典（确定性或随机性）算法。在本文中，我们提供了一个特定问题（最频繁关键字问题）和一个量子算法，该算法在竞争比方面比任何经典（确定性或随机性）算法都更好。同时，对于该问题，标准模型中的经典在线算法等同于带缓冲区的请求-回答游戏模型中的经典算法。
以生态系统为中心的创新与自动化人工智能
创新对于组织的生存和发展至关重要。在动荡的数字时代，随着主要大趋势本身以前所未有的速度发展，商业环境的复杂性、不确定性和动态性也随之放大。技术的快速进步，特别是人工智能 (AI) 和智能自主系统的进步，开创了一个新时代，创新可以集中在宏观生态系统而不是微观子系统上。本文提出了“经济创新”的概念框架，即以生态系统为中心的创新，由先进的数字技术（尤其是自动智能（自主和类人）AI）支持，旨在实现可持续的竞争优势。本文回顾了组织创新的演变、可持续创新战略、潜在的经济创新系统以及实施经济创新的硬性和软性推动因素。经济创新的最终目标是为组织及其他领域的主要问题开发智能解决方案。
竞争政策 情报 人工智能
剑桥大学的 Diane Coyle 和多伦多大学的 Hayane Dahmen 对人工智能“开放性”的竞争效应提供了令人惊讶的见解。正如他们所解释的那样，“开放”被认为是生成人工智能 (genAI) 的竞争属性。然而，每个 genAI 模型的“开放性”可能会有很大差异，这种差异会影响企业的激励。开放程度也可能因技术堆栈的不同级别而异。此外，许多开放模型与现有的大型科技公司建立了合作伙伴关系，但条款并不公开。作者得出结论，竞争机构应在 genAI 市场中采用分级的“开放”概念，不仅要考虑模型的具体“开放”特征和所涉及的任何合作伙伴关系，还要考虑涉及相关上游模型和下游 AI 产品的生态系统的具体特征。
系统发展战略2024
生产过程必须进行转换，尤其是在能源密集型行业。虽然大多数工艺热可以通过电气化生产，但氢和氢衍生物尤其需要作为化工和钢铁行业的原料。其他难以或不可能减少的工艺相关排放（例如石灰和水泥行业）必须被捕获和储存。此外，这些排放也可用作原材料，例如在化工行业。目前还无法预测哪些技术将在哪些行业中胜出，以及价值链将如何构建（例如在化工和钢铁行业中）。基础设施规划应为行业提供选择技术和构建价值链的空间。在具有国际竞争性的政策环境中，新技术和能源载体的可用性对于成功转型至关重要。
欧洲的本地电池价值链 - 宣布的政治支持有多强？
在全球清洁技术参与者的工业化补贴越来越多，欧盟逐渐被迫开发激励和安全机制，以保持其在未来技术中的优势。2022年从2022年开始的《水平减少法》（IRA）导致了与可再生有关工业的全球景观中的显着破坏。奖励国内采购和生产努力的供求方面的税收抵免模型显着推动了美国新的本地化和工业化公告。的优先事项正在转移，并且正在对投资进行重新认可，以依靠美国作为为西部市场服务的基础。同时，涉及中国和俄罗斯的地缘政治不安全感和紧张局势表明，有必要建立安全可靠的供应链，特别是考虑到仍然见证了这些国家的关键原材料的中心依赖。
通过实施物流4.0构建竞争优势的供应链管理策略
摘要 本研究旨在研究供应链管理在通过物流建立竞争优势方面的作用。本研究表明：1）战略供应链管理是为了赢得供应链或至少在市场竞争中生存而实现的。高效、稳健的物流4.0必须依靠与物流相关的技术应用，包括采购、仓储、库存、运输、仓储、包装、安全以及以原材料、中间产品和成品形式处理的商品和服务。2）在创造竞争优势方面，供应链管理在于价值优势和生产力优势的问题。这种优势可以通过确保生产消费者所需的高价值产品特征的过程来实现。商品价值的主要指标是质量。能够生产优质产品的公司在消费者面前具有附加值。生产力优势体现在高产量和单位流程的低成本上。
Deloitte-2024-SDV-Global-Manufacturer-Resrinessency-tudy。 ...
对SDV准备就绪的看法是从德勤全球调查点出现的最引人注目的差异之一，即技术和商业部门在SDV方面看待公司的竞争性位置的方式。在技术角色中，有十分之一的OEM执行人员认为他们的公司已经成为SDV开发和实施的领导者。相比之下，不到一半的商业角色受访者也这样说。像研发这样的技术部门以激光专注于其SDVS解决方案的开发和实施。另一方面，战略或产品管理等商业部门将重点放在SDV实施的计划和财务方面，这可能使它们更加广泛地了解了现有景观的现状。跨职能集合可以是促进知识和见解的交流，有助于更快地过渡到新的方法和工具，从而增强公司的竞争优势。
工业信息技术的演进
信息技术是一门独立的学科，与信息科学、计算机科学和计算机工程完全不同（Basty 等人，2023 年）。有几项研究探讨了 IT 对特定行业的影响。Lu 等人（2015 年）对过去 15 年的出版物进行了深入审查，断言 IT 对全球建筑、工程和施工 (AEC) 业务的增长产生了强烈影响。由于技术采用速度很快，建筑行业非常适合使用 IT 来获得竞争和运营优势（Bello 等人，2021 年）。同样，云计算技术是 IT 领域的一种新兴趋势，它已经改变了许多行业（Saini 等人，2019 年）。信息技术通过降低成本、提高质量、加速流程和促进新商业模式来提高生产力，从而显著促进了包括美国在内的各国生产力的提高（Lopez-Vega & Moodysson，2023 年；Stiroh，2001 年）。
设计最佳钙钛矿结构以实现高离子传导
为了降低欧姆损耗，电解质支持的固体氧化物燃料/电解池需要在高工作温度（> 800 °C）下工作，这是限制其商业化的主要因素之一。[1–3] 为了将工作温度降低到更具成本效益的范围（< 500 °C），人们进行了大量研究，以开发具有更高低温离子电导率的电解质。[4,5] 在这方面，掺杂钙钛矿体系（即 A 1–xA′xB1–yB′yO3–δ，其中 A′ 和 B′ 是异价掺杂剂）已成为氧离子导体的有希望的候选材料。例如，锶和镁共掺杂的LaGaO3由于其具有竞争力的离子电导率（600°C时> 0.01 S cm-1）和化学稳定性，被认为是氧化钇稳定氧化锆的极佳替代品。[6–8]但是，尽管具有这些诱人的特性，但很少有高性能替代品被发现[9,10]，而且还没有系统地设计这类材料的方法。
学习停止削减生成以进行有效的混合构成线性编程
切割平面（切割）在解决混合整数线性程序（MILP）方面起着重要作用，因为它们可以显着拧紧双重界限并改善解决性能。削减的关键问题是何时停止削减生成，这对于解决MILP的效率很重要。但是，许多现代的MILP求解器采用了硬编码的启发式方法来解决这个问题，这往往会忽略MILPS中基本的作用，而不是某些应用。为了应对这一挑战，我们制定了削减生成，以阻止概率作为增强学习问题，并提出了一种新颖的新生graph g raph raph raph raph raph m o del（Hygro），以学习有效的停止策略。Hygro的一个吸引人的特征是，它可以有效地捕获MILP的动态和静态功能，从而为停止策略提供动态决策。据我们所知，Hygro是第一个解决削减生成停止问题的数据驱动方法。通过将我们的方法与现代求解器相结合，实验表明，与柔软的基线相比，透明质可能可显着提高解决MILP的效率，从而提高31％。